SEO如何学懂关键词分词技术?-曦曦SEO

SEO如何学懂关键词分词技术?

成都SEO作者:曦曦SEO时间:2022-12-10来源:成都seo浏览:22

  本文主要讲述【SEO如何学懂关键词分词技术?】的相关内容,希望能对各位有所帮助。

  本文导读目录:

  1、SEO关键词分词技术

  2、seo怎么分词?夫唯学院分词技术分析

  3、SEO技术:分词算法模型

  4、什么是SEO分词技术

  5、什么是关键词分词?如何通过分词技术获得更多排名?

  SEO关键词分词技术

  SEO

  关键词分词技术一

  昨天看到一则关于

  seo

  分词手艺的分享,俄然回想起若干年前第一次看到百度分词

  手艺广告视频《唐伯虎版百度更懂中文》

  ,很是故意机!关于分词的艺术,是张杭烽很是喜

  好的一部门形式,

  在搜集营销中的高效利用也将成为优化提拔的有益抓手,

  推荐巨匠关心一

  下!

  ?

  ?

  seo

  环节词挑选搜集营销需求了解搜索引擎分词手艺

  2010-8-18seo

  关键词选择,旧事链

  接:

  seo

  中奥秘的分词切词以百度分词为例

  ?

  ?

  我做的是二手房的环节词,

  可是我的页面上的环节词设置却是

  “

  二手房源

  ”

  ,

  能够有的伴

  侣会说,

  这个没什么成绩啊,

  “

  二手房源

  ”

  不是包括了二手房这个环节词吗?若是没有仔细对

  百度的分词停止钻研,

  巨匠能够看不出这两个词会有什么区别,

  不外巨匠只需稍微注意一下

  搜索进去的功效,就能够看出眉目了,百度在对

  “

  二手房

  ”

  和

  “

  二手房源

  ”

  这两个词分词进去是

  不一样的,

  百度自己成立有自己的词库,

  所以他会把

  “

  二手房

  “

  这个词看成一个部分,可是关

  于

  ”

  二手房源

  “

  这个词,百度则拆分红了

  ”

  二手

  “

  和

  ”

  房源

  “

  两个词,自然他人在搜索二手房这个

  环节词的时分就找不到我的页面了。

  经过这个小细节,

  我感受有需求对百度的分词停止一下

  深切的钻研,我大要地总结出了以下这么几点:

  ?

  ?

  1

  、

  百度分词是依照形式中,

  第一次出现环节词相关词为标准来分的。

  例如

  “

  昔日新开热

  血江湖

  sf”

  这个词若是你的注释中第一个出现的是

  “

  昔日

  ”

  这个词,那么你的页面上的环节词

  就会被拆分红

  ”

  昔日

  ”

  和

  “

  新开热血江湖

  sf“

  两个词,题目中肯定要包括环节词,但不一定要完  

  seo怎么分词?夫唯学院分词技术分析

  理解搜索引擎的分词技术可以很好的实现网站关键字的定位,并能列出长尾关键词,使网站更好的优化,带来更多的流量。百度的分词技术要比谷歌的先进,主要是百度有一个很庞大的词库,其中包含了很多的人名、地名、公司名等。再加上正向最大匹配,反向最大匹配,双向最大匹配,最短路径方法等技术能很好的实现满足用户的搜索要求。

  分词技术可以让你的流量增加。比如标题是ABC_DEF_GHI,目标关键字是ABC、DEF、GHI,分词技术就是Title标题上的词语重新组合,ABD、DEI、GHC任意组合,其实,分词就是一个“词语的排列组合”。

  Title标题上的目标关键词能组合出来新的关键词当然这些组合出来的词可以是指数高的,也可以是低的,这个也是根据自己的情况来定,当把目标关键字优化上去啦,就可以说优化分词的关键字,优化跟目标关键字一样,内锚外链。

  百度是如何来分词的呢?分词技术现今非常成熟了。他分为3种技术:

  1.字符串匹配的分词方法  也是常用的分词法。字符串匹配的分词方法,又细分为3个分词方法。

  a.正向最大匹配法 什么意思呢?就是把一个词从左至右来分词。举个例子。 “不知道你在说什么”这句话采用正向最大匹配法是如何分的呢?“不知道,你,在,说什么”正向最大匹配法就是从左至右匹配。

  b.反向最大匹配法 来分上面我举的例子是如何分的呢 "不知道你在说什么"。反向最大匹配法来分上面这段是如何分的。“不,知道,你在,说,什么”,这个就分的比较多了,反向最大匹配法就是从右至左。

  c.就是最短路径分词法 这个怎么理解呢 ,就是说这一段话里面要分出来的词数是最少的。还是上面哪句话“不知道你在说什么”最短路径分词法就是指,我把上面哪句话分成的词要是最少的。不知道,你在,说什么,这就是最短路径分词法,分出来就只有

  3个词了 。好了,当然还有上面三种可以相互结合组成一些分词方法。比如正向最大匹配法和反向最大匹配法组合起来就可以叫做双向最大匹配法。好了,第一种说完了。

  2.词义分词法

  这种其实就是一种机器语音判断的分词

  方法。很简单,进行句法、语义分析,利用句法信息和语义信息来处理歧义现象来分词,这种分词方法,现在百度应该还不成熟。处在测试阶段。

  3.统计的分词方法

  这个很简单,就是根据词组的统计,就会发现两个相邻的字出现的频率最多,那么这个词就很重要。就可以作为用户提供字符串中的分隔符。这样来分词。比如,“我的,你的,许多的,这里,这一,那里”。等等,这些词出现的比较多,就从这些词里面分开来。

  刚刚讲啦分词技术,又如何来运用分词技术为我们的站点获得流量呢?

  我们可以利用分词技术来增加我们站点长尾关键词。这样就可以获取流量排名。不但这些分出来的长尾词能够获取一定的排名,也能够推动站点的目标关键词获取很好的排名。

  讲了这么多,来举个例子,让大家更好的理解分词技术。

  例如:惠州小程序开发,如何来分词呢?  

  SEO技术:分词算法模型

  说到分词,大部分人最容易想到的是中文分词。作为一种没有自然空格之分的语言,切分有助于计算机对句子进行索引,方便信息检索等。也就是说,减少搜索引擎的性能消耗。经常使用的汉字有5000多个,常用区有数十万个。如果在颠倒的索引中索引每个词,与每个词对应的拉链可能会很长。所以通常用词组而不是汉字来编制索引。此外,分词的一个更重要的功能是帮助计算机理解单词,在这个层面上,分词不管是语言,任何语言,计算机都与“理解”相关,首先要做的是先分词,然后消除一定程度的模糊性。因为知道电脑本身擅长的事情与计算是一致的。假设每个词都可以指一个意思。输入句子时,每个词相应意义的累积要比语法意义的累积弱。(因为单独积累单词意思时,词和词之间可能会有独立。)现在引入区分的目的是画出词和词之间的关系,使计算机更好地理解。

  简单地说,评价分词效果可以从三个层面来判断。也就是说,可以划分界限,划分碎片,对整个句子进行细分,来判断结果是否正确。划分界限是不是要在相邻的token(在中文分词中,token可以被认为是汉字,在英语中可以被认为是单词)之间截断。句子等级是指整个句子的分词结果是否完全正确。分段分词是两者之间的评估策略。1.分词结果段中需要修剪的片段(recall)是否被召回。2 .分词结果是否有错误的结果(precision)。接下来说明分词算法的两个重要考虑标准:新词识别和模糊性处理。

  新词:召回方向的分词算法的问题主要是模糊现象和新词的出现。如果分词算法不能识别新词而不召回,最终可能会影响计算机对切分句子的理解。之前说过词对词的过程可以让电脑“假装”这个词的意思。例如,最近一个人的名字“史菊华”被分词算法切分后,计算机很难理解这个片段的意思,因此无法在机器翻译等应用中正确处理。

  模糊性:分词算法需要解决片段模糊性,分词结果合理。汉字作为表示中文信息的载体,假设每个词/词所代表的信息有上限,各语言的总信息量接近,常用字数有限,因此,这些汉字之间需要有更多的组合形式才能形成单词,表达不同的意思。如果汉字可以同时成为两个词的一部分,那么当这两个词依次出现时,可能会包含歧义。目前模糊性主要分为两种。交叉型,即相邻片段之间有一些Token重复。例如,“长春市长春药店”、“长春市”、“市长/市场”、“长春”和“春药”都是交叉型歧义。这种存在于英语、“new York times square”、“new York times”和“times square”等所有语言的分词过程中。另一个模糊性是覆盖型。也就是说,token序列必须从不同的意思(如“他马上就来”和“他从马上下来”)中分词或结合。后一种情况下,如果除以“立即”,则“在言语等”的意思被“立即”的意思所覆盖。另外,分词算法在应用程序中也要有良好的性能,在引入统计学习算法时要考虑语言标记成本。随着时间的推移,语言也会随之变化,但不同领域的进化速度不同。因此,分词算法也需要与时俱进的优化。例如,在词典中添加更多词、更新语言模型(Language Model)、根据CRFs等判别式(Discriminative model)进行分词的一些方法中,需要不时更新人工标注语料,以使分词算法符合当前的语料处理。

  分词算法是基础的研究方向,是很多研究人员奋斗的方向,产生了大量优秀的算法。简要介绍几种主流、工程上有特定应用的分词方法。

  在介绍分词方法之前,将从基于规则的分词方法和部分统计分词模型两个方面简要介绍现有的主流分词算法。

  基于规则的分词方法

  基于规则的分词方法主要表现为基于词典的匹配,如前向最大匹配(Forward Maximum Matching,FMM)、反向最大匹配、最小分词(最大限度地减少每个句子中截断的字数)等。

  以正向最大匹配为例,基本思想是,对于待决文本,从左到右,尽可能匹配词典中最长的词。匹配的词是相应处理文本的分词片段。假设词典中有{seo,seo技术,中文,分词,算法}一词,那么“seo技术的中文分词算法”这句话的准确细分结果是“seo技术|的|中文|分词|算法”。

  基于规则匹配的分词算法,缺点主要是(1)。不能很好地解决分词模糊性问题。上述三种方法都试图从不同角度解决问题,但对消除模糊性的效果不大。特别是,随着词典词的增加,词和词之间的交叉现象会加深,该方法的模糊性处理能力会相应减弱。(2)。这个方法不能识别新词。这样,在直线上挖到很多新词,并在词典中添加的好处和总体效果不是线性关系,词典会扩大,分词模糊性会更严重。

  此方法简单快捷,因此也有将上述缺点的统计方法用于FMM的工作。这种方法主要利用贝叶斯(Na?Ve Bayes)、Mutual Information和t-test chi-2等测试工具可消除具有分词模糊性的相邻碎片。

  统计分词模型

  统计分词算法主要利用语言模型、标记数据等资源,根据分词假设建立模型,利用该资源优化参数,用模型代替规则完成分词。

  语言模型,基于马尔可夫的分词方法

  处理的每个token(t_i,在中文分词中可以被认为是汉字,在英文中可以被认为是单词等)构成观察序列,隐含着各种可能的分词片段。该方法的目的是观察序列,找到最有可能发生的隐式状态序列

  其中每个状态status(s_i)都是词典词。整个分词过程是为了找到可行的分词结果。

  使用马尔可夫假设达到maximum likelihood。

  如果词典词有多种概率分布(利用语言模型估算、利用EM算法优化参数等),根据viterbi解码算法很容易得到分词结果。随着语言模型的广泛应用和多种学习算法的发展,该方法有着广泛的应用场景。

  现在谈谈这个方法的缺点。

  1.计算顺序

  在计算概率时,根据马尔可夫假设当前状态只与以前的状态有关。在实际应用程序中,当前状态可能与上一个状态相关,可能与上一个状态相关,也可能与上一个状态无关(在特定阈值条件下是否存在关系等)。

  2.在估计词典之间的概率分布时,EM作为常用的算法有自己的不足。

  条件随机场模型(Conditional Random Fields)

  CRFs是条件概率最大的组合,NLP技术领域主要用于文本标记,应用场景主要是分词(标记单词位置信息,单词构词)、词性标记(Pos-Tagging)、标记分词的词性(如名词、动词、助词)、命名实体识别(四重状态:词的开头(Begin)、词的中间(Middle)、词尾(End)、单独存在(Single)等分词过程是用一个观察序列的token表示的过程。对于输入序列

  标记顺序如下

  输入顺序中的条件概率:  

  什么是SEO分词技术

  展开全部  

  什么是关键词分词?如何通过分词技术获得更多排名?

  今天我们来为大家分享一篇文章“什么是关键词分词?如何通过分词技术获得更多排名?”网站优化中,关键词是非常重要的一个环节,如果可以掌握好关键词优化,那么SEO无疑就成功了一大半,网站关键词中有一个分词技术,指的是:可以通过分词更容易命中用户的搜索需求,同时可以命中更多关键词排名,下面为大家详细分享。

  1、搜索引擎同义词的识别

  我们经常可以看到,当在搜索某个关键词的时候,发现其网站根本就没有主关键词,只是有同类的关键词。

  比如上图所示,负面消息实际上和负面信息属于同类词了,而我在搜索负面信息的时候,可以看到这个站点没有包含关键词负面信息,但SEO排名依然是在首页的。因此这是百度分词算法的一种识别技术。

  2、拼音关键词识别

  那么第二种技术识别的就是当用户输入拼音的时候,搜索引擎推荐出的结果是中文汉子的结果,这是搜索引擎在用户输入拼音搜索识别出来的。

  同样可以从上图看得出,咱们在搜索jiuwenwang拼音的时候,搜索结果中出现了久闻网的拼音,但为了满足更多用户的需求,因此同样会推荐用户可以直接搜索拼音的结果,但默认的是中文搜索结果,这是分词算法中的第二强大技术!

  3、屏蔽关键词算法

  部分不合法的词搜索引擎会通过技术来屏蔽,当然这不可能是人工操作的,而是机器识别的,因为搜索引擎的数据非常庞大,人工来干预工作量会非常大,所以需要通过机器来识别关键词再屏蔽。

  以上是关于【SEO如何学懂关键词分词技术?】的介绍,谢谢观看阅读!2022年为大家搜集整理更多【SEO如何学懂关键词分词技术?】相关内容。

文章作者:曦曦SEO
文章标题:SEO如何学懂关键词分词技术?
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